##Mauro Brum Monteiro Junior_UNICAMP
##Exerccios 2 - Funes Matemticas

##2.1- Biomassa de rvores

#biomassa1
#b=(e^-1.7953)*(d^2.2974)
#e=Nmero de Euler e=exp(1); b=Biomassa(kg); d=Dimetro  Altura do Peito (cm)
#biomassa2
#ln(b)=-2.6464+1.9960ln(d)+0.7558*ln(h)
#h=Altura(m); d=Dimetro  Altura do Peito(m)
#Dados, rvore com DAP=15 cm e H=12m
H<-(12)
DAP<-(15)
biomassa1<-((exp(1))^-1.7953)*(DAP^2.2974);# 83.61095 kg
biomassa2<-exp(-2.6464 + 1.9960*ln(DAP) + 0.7558*ln(H)); # 4.636961 kg
#Os modelos resultam em resultados muito distintos com uma diferena na estimativa de biomassa que chega a 78.97399 kg

##2.2- Sequncias

#Objeto letra.a
a<-("a")
letra.a<-rep(a, times=6)
letra.a
#objeto nmeros
numeros<-rep( c(1:3), each=3)
#objeto descrescente
decrescente<-rep(c(1:3), c(times=3:1))
#objeto chamado sequncia
sequencia<-c(1:5, 4:1)
#objeto impares
impares<-seq(from=1, to=99,by=2)

##2.3- Conta de luz
ms<-c("Janeiro","Fevereiro","Maro","Abril","Maio","junho","Julho","Agosto", "Setembro", "outubro", "Novembro","Demzembro")
luz<-c(9839, 10149, 10486, 10746, 11264, 11684, 12082, 12599, 13004,13350,13717,14052)
luz.cons<-diff(luz)
luz.m<-mean(luz.cons)
luz.md<-median(luz.cons)
luz.v<-var(luz.cons)
luz.range<-range(luz.cons)

##2.4- rea basal
DAP<-(13.5)
arvore1<-(pi*(DAP/2)^2)
DAP1<-c(7,9,12)
arvore2<-sum(pi*(DAP1/2)^2)
arvore2

##2.5- Varincia da Unha
pesos <- c(78.4, 79.8, 76.0, 75.3, 77.4, 78.6, 77.9, 78.8, 79.2, 75.2, 75.0, 79.4)
pesos.d2<-c(pesos-(mean(pesos)))^2
pesos.d2s<-sum(pesos.d2)
pesos.d2s
pesos.v<-(pesos.d2s/(12-1))
pesos.ds<-sqrt(pesos.d2s)
pesos.s<-sqrt(pesos.v)

##2.6- Teste T

#dados:
#teste T bilateral (=bicaudal); 
#19 graus de liberdade;
#n=20
#t=2.2;
#valor de probabilidade de menos infinito at -t; 
#de t at o infinito; somar os valores de probabilidade;

t<-(-2.2)
teste.t<-2*pt(q=(t), df=19, lower.tail=T)

#encontrar o limite a partir do qual a estatstica t calculada  significativa
#nivel de significncia de 5%
#teste bicaudal
#probabilidade de t e infinito  0.025
#probabilidade entre -t e infinito  0.025
#Calcular o limite em mdulo

p<-(0.025)
limite<- qt(p=0.025, df=19,lower.tail=FALSE)







